ml engineer для корпоративного банкинга

Описания нет

• Разрабатывать модели для юридических лиц;
• Тестировать новые источники данных для моделей;
• Генерировать и тестировать гипотезы для улучшения процессов банка с помощью моделей;
• Совместно с командами DE, MLOps и мониторинга внедрять модели в промышленные процессы;
• Презентовать бизнесу результаты работы и обсуждать применение моделей;
• Разрабатывать и внедрять решения на основе LLM для автоматизации бизнес-задач в работе с юридическими лицами.

• Знать классический ML;
• Иметь промышленный опыт разработки и внедрения моделей на табличных данных;
• Уверенно владеть ML-стеком Python: lightgbm, xgboost, catboost, Scikit-Learn, Pandas, NumPy;
• Уметь выявлять бизнес-потребности, проектировать модельные решения и выбирать целевые метрики;
• Знать SQL;
• Уметь работать с инструментами Spark, Hadoop, Hive, Impala;
• Иметь опыт внедрения решений на основе LLM в бизнес-процессы;
• Будет плюсом знание и понимание особенностей корпоративного банковского бизнеса: специфика банковских продуктов, каналы продаж, управление воронкой; опыт применения моделей ML для задач ценообразования или персонализированных ценовых предложений.

• Зарплата обсуждается по итогам собеседования;
• Квартальная премия по результатам KPI;
• Гибкий график работы;
• Полная удалёнка или гибрид на выбор;
• ИТ-хабы в Москве, Питере, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи;
• Программа ДМС с первых дней работы, включая стоматологию, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсацию 10-ти дней больничного;
• Тренинги, вебинары, митапы и демо-дни;
• Оплата профильных конференций и курсов;
• Помощь с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр;
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданиям;
• Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня.